衛星画像・空中写真画像の超解像化
    低解像度の衛星画像・空中写真画像を、画像生成AIを使用して4倍の解像度に超解像化・鮮明化をおこなうソリューションです。 予算の関係で高解像度の画像を撮影できない場合や高解像度の画像が存在しない場合に有効です。 単に画像補整するのではなく、入力画像を画像生成AIを使用して画像を生成するもので、いわゆるフェイク画像の一種になります。 一般画像の超解像化ソリューションやサービスは多く存在しますが、本ソリューションは空中写真画像・衛星画像に特化した仕様になっています。
  • 入力:オリジナル画像 (地上解像度約35cm)
    入力:オリジナル画像
    2020年(令和2年)行政活動情報・航空写真
    半田市、CC-BY4.0国際(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja)
    矢印
    出力:超解像画像(×4)
    出力:超解像画像
    入力:オリジナル画像 (地上解像度約50cm)
    入力:オリジナル画像
    GEOSPACE CDS LEVEL18 Image(C)NTTインフラネット, Maxar Technologies
    矢印
    出力:超解像画像(×4)
    出力:超解像画像
    入力:オリジナル画像 (地上解像度約50cm)
    入力:オリジナル画像
    地理院タイル 年度別空中写真(2007年) zoom Level 18
    矢印
    出力:超解像画像(×4)
    出力:超解像画像
    地上解像度25㎝ →  ×4 超解像化
    屋根上のソーラーパネルの形状や、自動車、電柱までもハッキリ確認できます
    入力:オリジナル画像
    出力:超解像画像
    ◆Youtubeのオービタルネットチャンネルより
    (画像生成AIを用いた衛星画像・空中写真画像の超解像化ソリューション)
    衛星画像・空中写真画像オート・マッピング

    衛星画像・空中写真画像から既存の地図にはないオリジナルの地物を抽出し、GeoJSON形式、シェープ形式のデータで出力します。 弊社はFOSS4Gと呼ばれているオープンソースの地理情報系のツールを扱っていますので、地図としての可視化はもちろん空間解析や地理的な統計処理、各種編集処理などを行い、お客様の必要なデータをして納入致します。
    また、検出対象の地物もアノテーションからPoC、業務への落とし込みまで幅広いフェーズで対応致します。 全国規模のデータ抽出も多くの経験を有しておりますのでご相談下さい。

  • ■道路中心線 道路中心線
    ■園芸施設(ガラス温室・ビニールハウス) 園芸施設(ガラス温室・ビニールハウス)
    ■野立てソーラーパネル 野立てソーラーパネル
    ■建物上ソーラーパネル 建物上ソーラーパネル
    ■斜面崩壊 斜面崩壊
    ■駐車スペース 駐車スペース
    ◆Youtubeのオービタルネットチャンネルより
    (画像認識AIを用いた衛星画像・空中写真画像のオートマッピング・ソリューション)
    衛星画像・空中写真画像の家屋異動判読調査

    地方自治体に於いて、これまで目視で行ってきた固定資産管理業務のうち家屋異動判読調査を画像認識AIで自動化を図ることが可能です。 例えば家屋管理図などを比較対象として、新規に撮影した衛星画像や空中写真画像から画像認識AIを用いて家屋の外形データを抽出し(画像上)差分をとれば、これが新増築データ(画像下の青色部分)になります。逆にAI判読結果を比較対象とした家屋管理図との差分が滅失データになります。

  • ■画像認識AIによって抽出された家屋形状 画像認識AIによって抽出された家屋形状
    ■家屋形状差分抽出による新・増築部分の可視化 家屋形状差分抽出による新・増築部分の可視化